ETUDES MARKETING

Etudes marketing
Programme BBA ESSEC

Séance 6

Raphaëlle BUTORI
Professeur – Département Marketing
ESSEC Business School butori@essec.edu Agenda
• Cas Lancement de Service – Evaluation des questionnaires
• Le codage des données
• L’échantillonnage

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L’échantillonnage: principes

• Comment constituer un échantillon d’individus qui soit
« représentatif », c’est-à-dire:
– Permettant d’extrapoler les résultats obtenus à la population étudiée avec une marge d’erreur acceptable
– Satisfaisant les objectifs (ex. résultats fiables sur des cibles ou des sous-populations) – En tenant compte des contraintes de coûts, délais, et réalisation sur terrain 3

Le plan d’échantillonnage

• Décrit la population auprès de laquelle enquêter
• Résulte d’un arbitrage entre ce que l’on souhaite faire et les moyens dont on dispose
• Pose trois problèmes
– Qui choisir?
– Comment choisir les individus à interroger?
– Combien?

Méthodes d’échantillonnage
METHODES D’ECHANTILLONNAGE
METHODES
EMPIRIQUES
NON PROBABILISTES

Échantillon aléatoire simple

Échantillon de convenance Échantillon systématique Échantillon de jugement Échantillon stratifié Proportionnel
Non proportionnel

Échantillon boule de neige

Échantillon en grappes Un niveau
Plusieurs niveaux

Échantillon par itinéraires Échantillon par quotas + Niveau de complexité -

- Rôle du hasard +

METHODES
ALEATOIRES
PROBABILISTES

Echantillon aléatoire simple
• Forme la plus élémentaire d’échantillon probabiliste
• Sélection au hasard (chaque individu a la même chance d’être représenté)
• Utilisation d’une table de nombres aléatoires ou de la fonction d’un logiciel permettant de générer des nombres au hasard
• Suppose l’existence d’une liste des membres de la population étudiée

Echantillon aléatoire systématique
• Se différencie de l’échantillon aléatoire simple par la règle de tirage aléatoire

A
D
B
C